Ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial en Ingeniería Química
Palabras clave:
Ciencia de datos, aprendizaje automático , inteligencia artificial, Ingeniería QuímicaContenido principal del artículo
La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial han permeado todos los campos del conocimiento, y la ingeniería química no es una excepción (1-3). La Figura 1 muestra la evolución de los resultados científicos de esas herramientas a lo largo del tiempo basándose en la información obtenida de la base de datos Scopus. Se encontraron 13.149, 579.813 y 343.007 artículos de investigación sobre ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial, respectivamente, sin criterios de exclusión aplicados en la consulta. Los primeros registros relacionados con la ciencia de datos datan de mediados de los años 80, mientras que los registros de aprendizaje automático e inteligencia artificial datan de finales de los años 50 y principios de los 60. Dado que las publicaciones durante las primeras cuatro décadas fueron bajas en comparación con la tendencia actual, la Figura 1 muestra solo resultados a partir de 2000.
1. Chew JW, Andersson R, Bierweiler T, Ryttestal P, Wik T. IA en ingeniería química: de la promesa a la práctica. AIChE J. 2026; 72(7). https://doi.org/10.1002/aic.70358 DOI: https://doi.org/10.1002/aic.70358
2. Chiang LH, Braun B, Wang Z, Castillo I. Hacia la inteligencia artificial a gran escala en la industria química. AIChE J. 2022; 68(6). https://doi.org/10.1002/aic.17644 DOI: https://doi.org/10.1002/aic.17644
3. Schweidtmann AM, Esche E, Fischer A, Kloft M, Repke J, Sager S, Mitsos A. Aprendizaje automático en ingeniería química: una perspectiva. Chem Ing Tech. 2021; 93(12):2029-2039. https://doi.org/10.1002/cite.202100083 DOI: https://doi.org/10.1002/cite.202100083
4. Ramírez Malule HD, Ascencio-Galván ML, Gómez Ríos DA. Análisis bibliométrico: una herramienta poderosa para apoyar la investigación en ingeniería. Ingeniería y Competitividad. 2023; 25(1). https://doi.org/10.25100/iyc.v25i1.12437 DOI: https://doi.org/10.25100/iyc.v25i1.12437
5. Van Eck NJ, Waltman L. Encuesta de software: VOSviewer, un programa informático para mapeo bibliométrico. Scientometría. 2010; 84(2):523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
6. Caccavale F, Gargalo CL, Gernaey KV, Krühne U. Hacia la Educación 4.0: el papel de los grandes modelos de lenguaje como tutores virtuales en ingeniería química. Educ Chem Eng. 2024;49:1-11. https://doi.org/10.1016/j.ece.2024.07.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2024.07.002
7. Keith M, Keiller E, Windows-Yule C, Kings I, Robbins P. Aprovechando la IA generativa en la educación en ingeniería química: implementación y evaluación del modelo de lenguaje grande ChatGPT v3.5. Educ Chem Eng. 2025; 51:20-33. https://doi.org/10.1016/j.ece.2025.01.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ece.2025.01.002
8. López-Flores FJ, et al. Herramientas de aprendizaje automático para ingeniería química. 1ª ed. Elsevier; 2025.
9. Sher F, et al. Inteligencia artificial en ingeniería química. Sher F, editor. Elsevier; 2026. https://doi.org/10.1016/C2024-0-01393-8 DOI: https://doi.org/10.1016/C2024-0-01393-8
Downloads

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Los autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
Los autores ceden los derechos patrimoniales a la revista y a la Universidad del Valle sobre los manuscritos aceptados, pero podrán hacer los reusos que consideren pertinentes por motivos profesionales, educativos, académicos o científicos, de acuerdo con los términos de la licencia que otorga la revista a todos sus artículos.
Los artículos serán publicados bajo la licencia Creative Commons 4.0 BY-NC-SA (de atribución, no comercial, sin obras derivadas).